今年是人工智能的爆发年，十九大报告指出：要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。本次高峰论坛以“智慧安防人工智能应用”为主题，是为了共同解读新的政策及工作重点，交流行业新动向，推动各界形成新型智慧城市建设的共识。

会上，触景无限科技CEO肖洪波发表了“前端智能为安防产生新的数据价值”主题演讲。

【以下为视频文字版，本文由智慧安防网进行整理，在原意未变的基础上略有删减】

前端智能为安防产生新的数据价值

传感器数据正在重新塑造世界

根据最新的互联网、大数据类咨询公司的报告分析，未来最大数据量将来源于传感器，而安防应用最多的数据则是来自图像传感器，这些传感器每天产生大量的数据，正在不断颠覆世界。

比如：苹果公司近期发布的智能音箱，可以通过感知周围的空间来调整自己的发音，用前端的感知智能去改变产品的核心能力，这便是前端智能在做的工作。

传统的监控技术无法满足现有需求

过去的解决方案，更多是基于服务器和前端相结合的解决方案，这也带来了非常多的挑战。比如：传输方面，高清的摄像头产生的数据量是非常大的，两亿个摄像头产生的流量几乎是我们现在整个互联网IP流量的八倍。

这些数据实际上很难传输到国外去，随着传感器的发展，前端的数据量会变得越来越大，包括增量域的提升，帧率的提升，数据如何传到后端是非常大的挑战。

传统安防很多都是基于服务器去做处理，而在前端做的相对比较少，虽然前端也做数据化、高清化，但却没有分析能力，导致很多设备是固定式没有移动式。

前端的机会

是否可以把不同的传感器、不同的底层数据进行结合，帮助大家更好地理解现场场景？

人的视觉在大脑里面是怎么样处理的？事实上，看和理解是同时发生的，形状、颜色、光照、距离、移动等这些因素不同的神经中枢处理时，几乎是并行发生的。

因此，在前端是有这样的机会：可以把不同的传感器、不同的底层数据进行结合，可以帮助我们更好的理解现场的场景。

以前的解决方案是直接把图象放到后台处理，在前端还有很多不同的传感器，包括图象传感器、多图象传感器，现在很多感知是基于不同的传感器分别做不同的算法处理，在应用层进行融合。

触景无限在传感器的底层，首先做数据的融合（出来的时候已经是多维数据），在这个基础上再做深度学习的处理。

这样就可以在前端实现两种方式：一种是直接在前端可以和摄象头集成，这样的话就可以作快速的处理(例如触景无限嵌入式人脸识别系统——盾悟)； 

另一种是直接嵌入到传感器的底层，通过智能处理调整ISP底层的算法，包括曝光调节、白平衡调节，上百个ISP的调整，前端解决逆光的问题，做图像的提升（例如触景无限嵌入式人脸抓拍系统——瞬视）。

触景无限一直关注嵌入式这端，期望助力安防监控获得更好的图像质量和前端的数据结构化。

智能放在前端面临着非常大的挑战，嵌入式运算非常有限，运算能力比较小，我们用的模型是深度学习，它的实质性要求非常高，实时性要求不高云端处理就好，嵌入式这端面临着三个比较大的挑战。

嵌入式前端面临的三个挑战

怎么样能够在前端解决既要能够跑到一定的复杂模型，又能跑到实时，这是我们要去解决的问题。

基于此，触景无限在前端做了一套SENS系统，前端智能的网络系统，不仅是单个摄象头，可以在多摄象头之间进行通信，包括做跨摄象头人的追踪，我们面向的主要是在前端，实现前端图象规划，包括视频结构的能力。

无独有偶，触景无限前不久还发布了一套“瞬视系统”。

传统的摄象头在出厂的时候ISP都是标准的（不知道自己是做什么的），而瞬视系统通过前端智能化和底层的联动，可以帮助提高前端的图像质量，可以抓拍到非常清晰的前端人脸的照片，和看你关注的内容是什么，可以设定前端做图像的抓拍。另外支持在线学习的功能，会根据周围的环境看里面是怎么样抓拍的。

此次触景无限还带来的另一个边缘智能引擎的产品——盾悟系统，它可以非常方便的部署在大家的智能社区、门禁系统里，前端可以和现有的摄象头做非常容易的集成，前端可以做支持20万人脸的比对。

总结

触景无限一直关注的是前端的智能，我们希望借助智安协这个平台，与在座广大做后端智能的公司一起合作，将大家的优势结合起来，创造美好的未来，让AI美好触手可及，谢谢大家。！